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作者：丁浩晗;田嘉伟;谢祯奇;沈嵩;崔晓晖;王震宇;
单位：江南大学,未来食品科学中心;江南大学人工智能与计算机学院;武汉大学国家网络安全学院;嘉兴未来食品研究院;
摘要：近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。机器学习通过模式识别和数据分析挖掘食品生产和供应链的关键信息，而大数据技术支持大规模数据处理，提供更全面的决策视角。这两者共同推动了食品研究创新和产业发展。利用机器学习对大数据集进行深入分析，可以预测食品趋势、改进生产流程、优化供应链。该文介绍了机器学习和大数据在食品工业的应用现状，涵盖了机器学习和深度学习技术、自适应神经模糊推理技术以及机器学习在食品检测中的多维应用，如机器学习算法与近红外光谱技术结合的食品检测技术、计算机视觉在食品领域的应用，以及机器学习算法和智能传感器结合的实时食品检测技术。分析了大数据面临的技术挑战(数据缺乏真实性、完整性及数据标注困难等),提出了潜在的解决方案(区块链技术及数据增强与预处理技术),并展望了机器学习技术在食品研究领域的未来发展趋势。此外，随着“食品工业4.0”的到来，食品工业正迎来快速发展，智能农业、机器人农业、无人机、3D打印、数字孪生等由机器学习衍生出的前沿技术将进一步崭露头角。面对如此多的创新和改进机遇，食品行业也将面临智能生产和可持续性等问题。最后，讨论了食品行业未来可能面临的挑战和发展方向。
关键词：机器学习;;大数据;;食品工业;;新兴技术;;智能传感器
基金资助：国家重点研发计划(2022YFF1101100);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助(JUSRP123053);; 跨境网络空间安全教育部工程研究中心2023年度开放课题(KJAQ202304007)
